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Enregistrement W4399056527 · doi:10.1088/1755-1315/1341/1/012002

Recovery ability of sperm after freezing of pasundan bull semen

2024· article· en· W4399056527 sur OpenAlexaff
Fitra Aji Pamungkas, Vidi Wulandari, Imam Darussalam, Rita Widaningsih, Didik Nurul Hadi, Damai Kusumaningrum, Umi Adiati, Zainal Muttaqin, Tulus Maulana, Santoso Santoso, Nurcholidah Solihati, AF Arrazy, E Koswara, Asepriyadi

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensArtificial Insemination Center of Quebec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemenSpermAndrologyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this study is to look at Pasundan bulls’ sperm-freezing capacity for recovery. Three bulls’ sperm were collected using an artificial vagina. According to the normal operating protocols of the Center for Artificial Insemination Breeding and Development of Beef Cattle, Ciamis, West Java, fresh semen with sperm motility of 70% was frozen using a tris egg yolk extender. Evaluations of the percentage of motility, viability, and plasma membrane integrity were done under fresh, equilibrium, and post-thawing conditions to determine sperm destruction and the capacity of sperm to recover in each phase. Using the statistical package SPSS Version 25 application, descriptive statistics were used to examine all of the data. The findings indicated that the percentages of motility, viability, and plasma membrane integrity decreased during the freezing procedure. The motility, viability, and plasma membrane integrity of pasundan bovine semen recovered at rates of 64.29, 78.97, and 63.13%, respectively, following the freezing procedure. Based on recovery rates, it is demonstrated that pasundan bull semen has strong resistance and successful survival rates throughout the freezing procedure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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